Because the current web search engine estimates the similarity of documents, using the frequency of words, many documents irrespective of the user query are provided. To solve these kinds of problems, the semantic web is appearing as a future web. It is possible to provide the service based on the semantic web through ontology which specifies the knowledge in a special domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. In this paper to search the information of potential customers for home-delivery marketing, we model the specific domain for generating the ontology. And we research how to retrieve the information, using the ontology. Therefore, in this paper, we generate the ontology to define the domain about potential customers and develop the search robot which collects the information of customers.
Human posture recognition is an attractive and challenging topic in computer vision due to its promising applications in the areas of personal health care, environmental awareness, human-computer-interaction and surveillance systems. Human posture recognition in video sequences consists of two stages: the first stage is training and evaluation and the second is deployment. In the first stage, the system is trained and evaluated using datasets of human postures to ‘teach’ the system to classify human postures for any future inputs. When the training and evaluation process is deemed satisfactory as measured by recognition rates, the trained system is then deployed to recognize human postures in any input video sequence. Different classifiers were used in the training such as Multilayer Perceptron Feedforward Neural networks, Self-Organizing Maps, Fuzzy C Means and K Means. Results show that supervised learning classifiers tend to perform better than unsupervised classifiers for the case of human posture recognition.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2010.08a
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pp.41-44
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2010
본 논문은 토픽맵 기반 온톨로지 시스템의 통합효과 측정을 위한 연구에 앞서 통합의 가능성과 통합 성능을 측정하기 위한 프로토타입 시스템 구축에 관한 연구이다. 프로토타입 시스템 구축을 통해 자동 통합 툴의 성능을 측정하고자 한다. 이를 위해 통합 전의 단일 토픽맵에서의 검색 결과와 통합 토픽맵에서의 검색 결과를 비교하여 정답율과 재현율을 평가함으로써 통합 토픽맵이 정보의 손실 없이 단일 토픽맵들을 완전히 통합한 것인지 확인할 수 있다.
협업적 제품 거래 환경에서는 제품의 전 수명주기에 걸쳐 기업들이 보유하고 있는 제품 지식을 공유, 교환함으로써 보다 적극적인 기업간 협업을 지원한다. 따라서 기업간 제품 지식을 어떻게 표현하고 공유할 것인가에 관한 문제와 다양한 정보 시스템으로부터 얻어질 수 있는 제품지식을 어떻게 통합하고, 확장할 것인가에 관한 문제가 매우 중요하다. 본 논문에서는 온톨로지 개념을 이용하여 제품 지식의 공유 및 통합 문제를 해결할 수 있는 온톨로지 모델을 제시하고 제품 설계 과정에 이를 적용함으로써 타당성을 검증하였다.
The recovery of reasonable depth information from different scenes is a popular topic in the field of computer vision. For generating depth maps with better details, we present an efficacious monocular depth prediction framework with coordinate attention and feature fusion. Specifically, the proposed framework contains attention, multi-scale and feature fusion modules. The attention module improves features based on coordinate attention to enhance the predicted effect, whereas the multi-scale module integrates useful low- and high-level contextual features with higher resolution. Moreover, we developed a feature fusion module to combine the heterogeneous features to generate high-quality depth outputs. We also designed a hybrid loss function that measures prediction errors from the perspective of depth and scale-invariant gradients, which contribute to preserving rich details. We conducted the experiments on public RGBD datasets, and the evaluation results show that the proposed scheme can considerably enhance the accuracy of depth prediction, achieving 0.051 for log10 and 0.992 for δ<1.253 on the NYUv2 dataset.
Knowledge map is widely used to represent knowledge in many domains. This paper presents a method of integrating the national R&D data and assists of users to navigate the integrated data via using a knowledge map service. The knowledge map service is built by using a lightweight ontology and a topic modeling method. The national R&D data is integrated with the research project as its center, i.e., the other R&D data such as research papers, patents, and reports are connected with the research project as its outputs. The lightweight ontology is used to represent the simple relationships between the integrated data such as project-outputs relationships, document-author relationships, and document-topic relationships. Knowledge map enables us to infer further relationships such as co-author and co-topic relationships. To extract the relationships between the integrated data, a Relational Data-to-Triples transformer is implemented. Also, a topic modeling approach is introduced to extract the document-topic relationships. A triple store is used to manage and process the ontology data while preserving the network characteristics of knowledge map service. Knowledge map can be divided into two types: one is a knowledge map used in the area of knowledge management to store, manage and process the organizations' data as knowledge, the other is a knowledge map for analyzing and representing knowledge extracted from the science & technology documents. This research focuses on the latter one. In this research, a knowledge map service is introduced for integrating the national R&D data obtained from National Digital Science Library (NDSL) and National Science & Technology Information Service (NTIS), which are two major repository and service of national R&D data servicing in Korea. A lightweight ontology is used to design and build a knowledge map. Using the lightweight ontology enables us to represent and process knowledge as a simple network and it fits in with the knowledge navigation and visualization characteristics of the knowledge map. The lightweight ontology is used to represent the entities and their relationships in the knowledge maps, and an ontology repository is created to store and process the ontology. In the ontologies, researchers are implicitly connected by the national R&D data as the author relationships and the performer relationships. A knowledge map for displaying researchers' network is created, and the researchers' network is created by the co-authoring relationships of the national R&D documents and the co-participation relationships of the national R&D projects. To sum up, a knowledge map-service system based on topic modeling and ontology is introduced for processing knowledge about the national R&D data such as research projects, papers, patent, project reports, and Global Trends Briefing (GTB) data. The system has goals 1) to integrate the national R&D data obtained from NDSL and NTIS, 2) to provide a semantic & topic based information search on the integrated data, and 3) to provide a knowledge map services based on the semantic analysis and knowledge processing. The S&T information such as research papers, research reports, patents and GTB are daily updated from NDSL, and the R&D projects information including their participants and output information are updated from the NTIS. The S&T information and the national R&D information are obtained and integrated to the integrated database. Knowledge base is constructed by transforming the relational data into triples referencing R&D ontology. In addition, a topic modeling method is employed to extract the relationships between the S&T documents and topic keyword/s representing the documents. The topic modeling approach enables us to extract the relationships and topic keyword/s based on the semantics, not based on the simple keyword/s. Lastly, we show an experiment on the construction of the integrated knowledge base using the lightweight ontology and topic modeling, and the knowledge map services created based on the knowledge base are also introduced.
이 연구는 정보와 지식을 효과적으로 시각화하기 위해 만들어진 개념적 맵(Conceptual map)들의 종류와 그 특성과 차이점을 분석하고 활용 방안으로서 디지털 스토리텔링으로의 적용 가능성과 방법에 대한 연구이다. 사회현상에 존재하는 다양한 정보에서 사용자가 원하는 정보를 검색하고 조직하기 위해 다이어그램, 그래프, 맵 등 정보시각화를 통한 여러 방법들이 사용되고 있다. 특히 이 중에서 맵을 이용한 시각화에 주목하는 이유는 수많은 정보와 지식을 기반으로 만들어진 개념적 지도가 정보와 지식을 표현해 줄 뿐만 아니라, 이들 사이의 관계를 조직해주는 데에도 효율적으로 사용되고 있기 때문이다. 이러한 정보시각화는 대량의 정보 속에서 사용자들이 찾고자 하는 정보를 빠르고 용이하게 찾을 수 있도록 도와준다. 또한, 일련의 스토리 라인을 갖고 있는 책의 시각화의 경우 등장인물과 그들 주변에서 일어나는 사건들의 관계를 형상화할 수 있다. 이러한 과정을 통해 만들어진 개념적 맵에서는 개개인이 알고 있는 이야기와 그에 관한 정보를 다른 사람들과 의사소통하며 그 정보와 지식들이 확장될 수도 있어, 이는 지식시각화의 좋은 활용사례가 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 대표적인 개념적 맵의 세 가지 종류인 개념맵(Concept map), 지식맵(Knowledge map), 토픽맵(Topic map)의 정의와 특성들을 살펴보고, 각각의 구성요소의 차이점을 비교하여 시각화 방법론을 제안하였다. 또한, 각 맵의 특성과 차이점을 이용해 루이스 캐롤(Lewis Carroll)의 <이상한 나라의 엘리스>의 이야기 요소들을 각각의 개념적 맵들로 구성해봄으로써, 그 효과를 확인해보았다. 스토리텔링을 개념적 맵을 이용하여 표현할 경우, 사용자들은 스토리텔링을 효과적으로 접근할 수 있으며, 이러한 분석은 개념적 맵을 제작할 때 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.
Urban planning and engineering undergraduate students need to understand the earth physical systems and that how human beings interact with the earth systems to planning and engineering urban area. The eco-friendly or geo-friendly design and planning of an urban area is a critical issue not only for economic benefits but more importantly for the sustainable future of urban life. However, little study has been done dealing with the urban engineering students' understanding of the earth as a system and what pedagogical approach is appropriate to improve their understanding of the earth as a system. This study is to investigate the impact of a purposely designed ESS course on urban engineering students' understanding of the earth as a system and their perceptions about the instructional approaches of the course on their learning competency. This study utilized a mixed-methodology with three main data sources: concept maps, student's perception survey about their learning competency, and course contents. Both the survey and concept maps were analyzed quantitatively as well as qualitatively. The result of this study showed that the urban engineering students' experience of team-based research about the topic they chose based on their own interest had a positive impact on their understanding of the earth as a system and their learning competency. The results of this study suggest that structuring and presenting the earth system contents in the context of engineering students' understanding and their future career be effective not only for the improvement of students' content knowledge but also for the enhancement of their learning competency such as creativity and problem-solving skills in everyday life situation.
This paper tries to examine differences between geography classes taught by majored and non-majored teacher and to find problems in the latter case, tv observing four middle school geography classes in Seoul, from April to May 2003. The observation was fecund on (1) organization of a class (2) dialogue between teacher and students (3) strategy of explanation. In addition, the author conducted personal interviews with social studies teachers in the schools where the observations were made. The analyses of the observed classes were made by micro-ethnographic research method. Major findings of the observation and analysis are as follows. First, the transition from one topic to another topic was not smooth in the case of non-majored teacher class. Second, the questions that the non-majored teacher posed in the classroom played less significant role in keeping up the class in an organized fashion than those that the majored teacher posed. Third, the non-majored teacher focused on the concepts, terms and contents appeared in the textbook and simply tried to explain them, whereas the majored teacher demonstrated teaching methods such as comparing and contrasting cases to provide students with a more dynamic and comprehensive understanding on the topic they teamed. Fourth, the non-majored teacher used maps less frequently and less actively than the majored teacher. In addition, although the non-majored teachers are well aware of their problems in the class as a non-majored teacher, they think that the problems are inevitable in a given curriculum structure of social studies in Korea.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.3
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pp.650-663
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2013
Multidimensional scaling can be used to identify relationships among concepts, revealing the structure of the cognitive framework by measuring distances within perceptual maps. The current study sought to examine the relationships among concepts related to photosynthesis in 2,844 $3^{rd}-11^{th}$ grade science students. The questionnaire included items on 'location,' 'products,' 'reactants,' and 'environmental factors', presenting images related to each theme. Students provided responses corresponding to particular topics, and reported the extent to which the concept was related to the topic on a scale from 1 to 30. The survey results were as follows: first, students were not able to clearly distinguish between or understand the four main topics. Second, students organized their cognitive structures by closely associating related concepts after learning. Third, the presented concepts revealed a mixture of scientific and non-scientific concepts, suggesting that students needed to clearly distinguish the preconceptions through which they organized concepts, so that they are suitable for cognitive structures based on learning. Furthermore, non-scientific concepts within perceptions were consistently maintained throughout learning, affecting the proximity of scientific concepts.
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